Bilbao, 8 de mayo de 2026
Bilbao Basket y Eroski han anunciado un acuerdo de colaboración que se fundamenta en valores compartidos como el compromiso, la cercanía, la igualdad de oportunidades y la apuesta por el talento local. Este acuerdo refuerza el trabajo que el club realiza desde la base, especialmente con la cantera femenina, y se alinea con la misión de Eroski de promover una alimentación saludable y sostenible.
La unión de Bilbao Basket y Eroski tiene como objetivo seguir construyendo futuro a través del baloncesto y la educación en valores. La alianza se enfoca en el desarrollo del talento joven desde la base, promoviendo el esfuerzo, el trabajo en equipo y la igualdad de oportunidades para niñas y niños.
Este acuerdo representa un impulso significativo para la estructura femenina de Bilbao Basket, consolidando un entorno seguro para las jugadoras, sus familias y el entorno cercano al club.
Isabel Iturbe, presidenta de Bilbao Basket, comentó: «Tenemos la suerte de contar con un aliado como Eroski, que promueve la igualdad de oportunidades. Este apoyo nos permite seguir haciendo crecer nuestra cantera femenina y nuestros proyectos de formación. Creer en el talento joven es creer en el futuro. Queremos que haya más colaboraciones como la de Eroski en nuestra comunidad para mantener nuestros proyectos en marcha».
Por su parte, Rosa María Carabel Di Paola, CEO de Eroski, destacó: «Promover la alimentación saludable es parte de nuestra misión, y entendemos que el deporte femenino contribuye a una sociedad más justa, saludable y, por ende, más igualitaria. Formar parte de un proyecto como este nos acerca a ser una organización comprometida con las personas, su bienestar y su futuro».
Con este acuerdo, Bilbao Basket y Eroski refuerzan su compromiso con el territorio y la comunidad, impulsando iniciativas que combinan deporte, salud, educación en valores e igualdad. Eroski se convierte en un aliado clave para el crecimiento del deporte femenino en Bilbao Basket, apoyando al club en su visión de futuro. conjunto de datos.
2. Elimina los valores atípicos.
3. Normaliza los datos si es necesario.
4. Realiza un análisis exploratorio de los datos.
5. Aplica técnicas de preprocesamiento como codificación de variables categóricas o manejo de datos faltantes.
6. Divide el conjunto de datos en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba.
7. Aplica algoritmos de aprendizaje automático para entrenar un modelo predictivo.
8. Evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas.
9. Ajusta hiperparámetros si es necesario para mejorar el rendimiento del modelo.
10. Realiza predicciones utilizando el modelo entrenado en nuevos datos.
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